一种基于因果推理的APT杀伤链重构与预测方法及系统

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一种基于因果推理的APT杀伤链重构与预测方法及系统
申请号:CN202411026064
申请日期:2024-07-30
公开号:CN119598455B
公开日期:2025-08-08
类型:发明专利
摘要
本发明涉及APT杀伤链重构与预测方法技术领域,提供了一种基于因果推理的APT杀伤链重构与预测方法及系统,旨在解决现有APT检测和防御技术中存在的多源异构数据整合困难、时空动态特征建模不足、杀伤链重构不准确、预测能力有限、可解释性差、实时性和准确性难以兼顾等问题。该方法包括获取多源异构数据,构建因果图构建,基于因果图进行多模态特征提取,获得节点初始特征表示;将节点初始特征表示输入时序因果图卷积学习算法,得到优化后的节点表示;基于优化后的节点表示执行杀伤链重构,获得可能的杀伤链序列;根据可能的杀伤链序列进行未来攻击路径预测,得到潜在的攻击路径;基于潜在的攻击路径生成可解释性分析报告。
技术关键词
量子态 多源异构数据 注意力 学习算法 节点特征 模型更新 多模态 多尺度 特征提取模块 时序 条件随机场模型 重构模块 知识蒸馏技术 搜索算法 蒙特卡洛树 序列 双曲正切函数 更新模型参数
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